Informática e inteligencia artificial: cómo la inteligencia en el dispositivo está cambiando el juego

¿Qué es la inteligencia en el dispositivo?

En los últimos años, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo han desencadenado una nueva ola de automatización e inteligencia en varias industrias, lo que demuestra el progreso realizado por la inteligencia artificial y la informática. Sin embargo, a medida que se generan, procesan y almacenan más y más datos, las limitaciones de la informática tradicional para la IA se vuelven cada vez más evidentes. Aquí es donde entra en juego la inteligencia de los dispositivos, ya que los dispositivos pueden realizar tareas localmente sin depender de servicios basados ​​en la nube o servidores remotos.

El surgimiento de la inteligencia en el dispositivo ha sido posible gracias a los avances tecnológicos recientes, ya que las organizaciones ahora pueden entrenar modelos de IA e implementarlos en producción en el dispositivo gracias a los avances en las redes neuronales.

Además, el desarrollo de GPU altamente paralelas que pueden ejecutar redes neuronales también ha contribuido a esta empresa. Con la adopción generalizada de dispositivos IoT, los grandes datos de varias fuentes, como sensores industriales, cámaras inteligentes y robots, se pueden recopilar y combinar con lo que se necesita para implementar modelos de IA en el dispositivo. Esto permite a las organizaciones aprovechar el poder de la inteligencia de dispositivos.

El potencial de inteligencia en el dispositivo también se ve impulsado por la llegada de 5G, que proporciona conexiones más rápidas, estables y seguras para dispositivos IoT. Por lo tanto, el surgimiento de la inteligencia en el dispositivo está impulsado por los recientes avances tecnológicos que hacen posible implementar modelos de IA en el dispositivo, los avances en la infraestructura informática y la adopción generalizada de dispositivos IoT que permiten recopilar grandes datos de ellos. varias fuentes.

¿Cómo desarrollar inteligencia en el dispositivo?

La inteligencia en el dispositivo requiere hardware avanzado, como GPU, aceleradores y chips de IA. Por lo general, los modelos de IA se entrenan y optimizan en la nube utilizando grandes cantidades de datos. Luego, estos modelos se convierten a un formato compatible con dispositivos utilizando marcos como Tensorflow Lite, Pytorch Mobile y Google ML Kit. Algunos ejemplos de procesadores que permiten la inteligencia de dispositivos son Samsung Exynos y Qualcomm Snapdragon.

Luego, estos modelos se integran en dispositivos en fábricas, hospitales, automóviles, satélites y hogares. Procesan datos localmente, proporcionando información en tiempo real. Pero los modelos de IA aún pueden enfrentar problemas durante el procesamiento. Cuando esto sucede, los datos en cuestión se envían a la nube para una mayor capacitación de los modelos de IA sin procesar.

Este circuito de retroalimentación es fundamental porque ayuda a mejorar los modelos de IA y mejorar su rendimiento. Una vez implementado, el modelo de IA en el dispositivo se vuelve más inteligente a medida que mejora con el tiempo. Además de los modelos de entrenamiento en la nube, existen aplicaciones que realizan entrenamiento e inferencia en el dispositivo. Ejemplos populares de estas aplicaciones son la función «Hey Siri», la función «Reproduciendo ahora» en los teléfonos Google Pixel que reconoce los sonidos a tu alrededor y Face ID en el iPhone.

Los beneficios de la inteligencia en el dispositivo

La inteligencia en el dispositivo es una tecnología descentralizada y confiable que no requiere acceso a Internet para procesar datos, lo que la hace ideal para aplicaciones de IA de producción y misión crítica. Elimina la necesidad de enviar datos a servidores remotos para su procesamiento, proporcionando un procesamiento de datos más rápido y eficiente. Esto reduce la latencia, mejora el rendimiento general del dispositivo y reduce el uso de datos.

Además, la inteligencia en el dispositivo brinda mayor privacidad y seguridad al procesar datos localmente en el dispositivo, lo que reduce el riesgo de que la información confidencial quede expuesta a terceros. A medida que aumenta la cantidad de dispositivos conectados, la inteligencia en el dispositivo se vuelve cada vez más importante en industrias como la atención médica, las finanzas y el gobierno, donde la privacidad y la seguridad de los datos son primordiales.
A medida que los modelos de IA en el dispositivo se entrenan con más datos, se vuelven más precisos. Cuando una aplicación se enfrenta a datos que no puede manejar con precisión, a menudo carga los datos para permitir que la IA se vuelva a entrenar y aprenda de ellos. Esto conduce a un mejor rendimiento y precisión con el tiempo.
La inteligencia en el dispositivo también permite nuevos casos de uso y aplicaciones, como la habilitación de asistentes de voz, traducción en tiempo real y aplicaciones de realidad aumentada. A medida que más y más dispositivos pueden procesar datos localmente, podemos esperar ver surgir casos de uso más innovadores.

Aplicaciones inteligentes del lado del dispositivo

La inteligencia en el dispositivo está revolucionando varias industrias a través de sus aplicaciones prácticas. Aquí hay unos ejemplos:

• Teléfonos inteligentes: la inteligencia en el dispositivo se usa ampliamente en los teléfonos inteligentes. Los asistentes virtuales como Siri y Google Assistant se basan en la inteligencia del dispositivo para procesar comandos de voz sobre la marcha, sin necesidad de una conexión a Internet. Además, la inteligencia del dispositivo admite funciones como el reconocimiento facial para la autenticación y el desbloqueo seguros del teléfono.
• Autos sin conductor: la inteligencia en el dispositivo también está cambiando la industria automotriz al impulsar los autos sin conductor. Al procesar datos de sensores y cámaras localmente en el vehículo, la inteligencia del dispositivo puede identificar peligros potenciales y tomar decisiones rápidas para evitar accidentes.
• Atención médica: la inteligencia en el dispositivo está haciendo que la atención médica sea más accesible y eficiente al permitir el monitoreo y el diagnóstico remotos de los pacientes. Los dispositivos portátiles, como los relojes inteligentes y los rastreadores de actividad física, utilizan la inteligencia del dispositivo para realizar un seguimiento de los signos vitales y alertar a los pacientes y médicos sobre posibles problemas de salud. También puede analizar imágenes médicas para mejorar la precisión y la velocidad del diagnóstico.
• Fabricación: la inteligencia en el dispositivo se está utilizando en la fabricación para reducir el tiempo de inactividad y aumentar la eficiencia. Al analizar los datos de los sensores de las máquinas en tiempo real, la inteligencia en el dispositivo puede predecir problemas antes de que provoquen fallas, lo que permite el mantenimiento predictivo y reduce la necesidad de reparaciones costosas.
• Venta minorista: la inteligencia en el dispositivo está transformando la industria minorista al brindar una experiencia de compra personalizada. Analiza los datos de los clientes y proporciona recomendaciones de productos personalizadas y promociones dirigidas, lo que aumenta la satisfacción y la lealtad del cliente.

en conclusión

En general, la inteligencia en el dispositivo está revolucionando las industrias al proporcionar un procesamiento de datos más rápido, mayor seguridad y privacidad, y nuevas aplicaciones. Con las capacidades cada vez mayores del hardware, la expansión de Internet de las cosas y la creciente necesidad de procesamiento de datos en tiempo real, el futuro de la inteligencia en el dispositivo parece prometedor. Con esto, se espera que la inteligencia en el dispositivo allane el camino para una mayor innovación y desarrollo.